Senior AI-инженер LLM/RAG-приложений

MAIA — AI-платформа для компаний. Команды ищут во внутренних данных и встраивают агентов в процессы. Компания помогает использовать AI не только в отдельных отделах, но и по всей организации. Технически MAIA — GenAI-приложение с собственными агентскими системами, RAG-пайплайнами и агентскими workflow; оно подключает внешние системы клиентов и анализирует их данные. Используются лучшие доступные модели, работающие в ЕС; система должна надёжно работать с большими и сложными наборами данных. Многие промышленные компании интенсивно используют MAIA годами. После успешного раунда финансирования 2026 года компания выводит MAIA на более широкий рынок. MAIA развивается в Лейпциге с 2021 года.

Задачи

• Развивать MAIA и с самого начала участвовать в решениях о том, как решать задачи.
• Вести фичи от концепции до внедрения: вместе с product management уточнять черновые концепции и отвечать за фичу от прототипа до постоянных улучшений на основе обратной связи и данных использования.
• Развивать чат и агентов: формировать то, как люди работают с MAIA — задают вопросы, передают контекст и позволяют агентам выполнять многошаговые задачи с отслеживаемым прогрессом и проверяемыми результатами.
• Открывать знания компаний: подключать внешние системы и делать знания из разных форматов файлов доступными. MAIA должна находить нужные фрагменты, выдавать ответы с источниками и соблюдать существующие права доступа.
• Работать с моделями и качеством: интегрировать новые языковые модели и сравнивать качество, стоимость и скорость. С помощью evals выявлять ошибки и системно улучшать ответы и агентов.
• Обеспечивать безопасность, скорость и стабильность: создавать изолированные среды для выполнения кода и инструментов, улучшать время отклика и обработку данных, чтобы MAIA надёжно работала даже с большими базами знаний.

Требования

• Сильная разработка: опыт создания и эксплуатации backend-систем в production в течение длительного периода. Знание архитектуры, проектирования API, моделирования данных и асинхронной обработки. Умение распознавать слабую архитектуру, даже если код написал coding agent.
• Очень сильный уровень хотя бы в одном из языков: TypeScript, Python или Go; желательно один из статически типизированных. Все три не обязательны — остальные можно освоить.
• Опыт в LLM-экосистеме: реальные приложения с LLM в работе или в сложных личных проектах. Практическое знание RAG, embeddings, vector search и tool calling, включая случаи, когда они не срабатывают. Самостоятельное тестирование новых моделей и фреймворков, умение отделять суть от хайпа. Production-опыт с LLM-системами — большой плюс.
• Подход «измерять, а не угадывать»: умение тестировать и оценивать системы, которые не всегда дают одинаковый ответ на один и тот же вопрос. Строить максимально простое решение; дополнительные retrieval-этапы, prompt chains или абстракции — только когда измерения это оправдывают.
• Продуктовое мышление: думать о человеке, которому нужно срочно закончить коммерческое предложение или прояснить технический вопрос с MAIA. Готовность рано включаться в концепции product management, задавать правильные вопросы и предлагать идеи, даже когда не всё определено.
• Agentic engineering: coding agents — часть ежедневной работы. Писать планы, которые проверяют другие и на которых могут строить coding agents; критически проверять результаты и понимать, где агенты помогают, а где нет.
• Ориентация на безопасность: tenant isolation, права доступа и безопасная разработка.
• Готовность к удалённой работе: проактивная коммуникация, документирование работы и способность продвигать задачи без постоянной координации.
• Ясная коммуникация: умение понятно объяснять технические темы product management, customer success и sales. Свободный английский; немецкий — плюс.
• Управленческих функций нет.
• Уровень regular или senior обсуждается после технического интервью.

Условия

• Общая цель — строить действительно хороший продукт. У каждого своя зона ответственности.
• Короткие пути принятия решений.
• В инженерной команде критически пересматривают процессы разработки и постоянно их улучшают, особенно в agentic development.
• Большая часть команды работает вместе в офисе в Лейпциге, в центре между центром города и зоопарком; почти каждый день готовят вместе.
• Можно работать удалённо из любой точки Германии. Для роли нужно жить в Германии.
• Два раза в год команда встречается лично на командных мероприятиях; время от времени проходят командные дни в Лейпциге.
• Начало рабочего дня выбирает сотрудник.
• Оплата — по договорённости.